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（中央社記者黃旭昇新北市27日電）新北市「淡海輕軌」工程進度已完成近5成，全台第一列跨國合作，從設計、製造到測試都在台灣完成的輕軌列車，已運抵淡水，後續將配合現場工程進度，準備進行線上運行測試。
新北市副市長李四川表示，第一輛由台灣國家團隊生產的淡海輕軌列車完工，象徵台灣未來在軌道運輸產業上，將與世界各國共同競爭，不僅是台灣的驕傲，也是輕軌工業重要的里程碑。
目前，淡海輕軌第一期工程進度已將近5成，後續列車將開始進行靜態測試，及性能調整等作業，並配合全線號誌及通訊系統測試，為107年底完工的目標，做好準備。
儘管淡海輕軌還要兩年才要通車，列車通電移動至淡海新市鎮站旁時，仍吸引許多關心的民眾與捷運迷拍照。列車經整理開放民眾上車參觀，特別邀捷運與軌道愛好者，近距離與列車面對面。
淡海輕軌列車由台灣車輛公司與德國福伊特公司（Voith Engineering Service）跨國合作，從設計、製造到測試，全車在台灣完成。
車輛外型以海為意象的流線型設計，車身彩繪的水藍色代表淡水河清流，白色象徵水面映射之日光，兩者交界處的漸層，比喻淡水河面波光粼粼，穿插一絲綠意，象徵觀音山倒影。大型的觀景車窗，可以瀏覽淡水美景。
新北市府捷運局今天表示，淡海輕軌列車也是全國第一輛全車使用LED燈具的軌道車輛。為讓國內輕軌系統朝向單純化、本土化，降低建置、營運及維修成本，淡海輕軌以「全生命週期」概念，從興建、營運到後續維修，都追求成本最佳化。
新北市府捷運工程局長趙紹廉表示，淡海輕軌第一期統包工程，包括綠山線自紅樹林站到崁頂站共11站，以及藍海線的台北海洋學院站、沙崙站及淡水團購漁人碼頭站等3站，全長9.55公里，設14個車站，1個機廠。
工程預計明年8月淡海輕軌全部15列車將陸續完工交車，107年底完工，完工營運後，淡水地區上、下班時間長期塞車的狀況可望紓緩。1051227
下面附上一則新聞讓大家了解時事
工商時報【資策會MIC資深產業分析師陳賜賢】
2017年開春，神祕棋手Master在中國大力推薦圍棋網站向中、日、韓多位圍棋高手下戰帖，對戰結果Master連勝60局，事後證實Master就是AlphaGo，這是繼2016年3月AlphaGo以4勝1敗的戰績打敗韓國圍棋9段選手李世?之後，不到1年，AlphaGo再次展現機器學習人工智慧演算技術又有明顯進展。
研究顯示，機器學習具有自動學習與預測能力，可協助人們在生活、工作解決問題，像是消費者行為分析、客戶關係管理、股票投資交易、信用詐欺檢測、惡性腫瘤檢測等，台灣學術界、研究機構、產業界在機器學習領域已投入多年，與其他國家或是國際大廠相較，台灣在機器學習的機會與挑戰有哪些？我們分析機器學習美國核准專利，藉此掌握機器學習國際研發能力差異性，深入了解機器學習專利布局情形以及對科技界造成的影響。
首先，機器學習美國專利所屬國家別分布，發現主要集中在美國，其次為日本、德國。台灣占比僅達到1.1％，而中國則緊追在後，占比達0.4％。其次，機器學習美國專利所屬領域別分布，發現國際權利人集中在運算科技，其次為控制、測量、資訊科技管理方法，生技、食品化學、藥品、醫療科技、工具機、特殊機械比重仍低。台灣權利人則在控制、測量占比較高，運算科技、資訊科技管理方法占比較低，醫療科技已有數篇專利。
再者，機器學習美國專利所屬應用別分布，發現國際權利人集中布局在資料辨識、控制系統、監督或預測目的的資料處理系統，其次則依序為語音辨識、診斷、影像資料處理系統、醫療用品、供電或配電系統、機器手臂、船舶推進裝置、飛機、武器瞄準工具、艦艇上攻擊或防禦裝備、噴氣推進裝置、電動車電力裝備等、電動車電力裝備、風力發電機╱發動機等。另外，台灣權利人在控制系統占比較高，資料辨識、監督或預測目的的資料處理系統占比較低，語音辨識、診斷、噴氣推進裝置已拿到專利權。
最後，機器學習美國專利國際權利人相對研發能力前20名者，產業界廠商屬性占比達到100％。其中，重要的專利權利人像是微軟、IBM、Google、臉書、索尼、甲骨文、雅虎、AT&T、亞馬遜、高通、三星、英特爾、Numenta、Health Discovery、本田等知名廠商。相較之下，台灣權利人產業界廠商屬性占比達到40％，研究機構與學術界屬性合計占比則達到60％，重要的專利權利人包括成大、工研院、資策會、台積電、華亞科、安克生醫、國家實驗研究院、義守大學、中央大學、台大、中華電信、鴻海、晨星、屏科大等。
值得注意的是，中國指標性專利權利人已陸續拿到機器學習美國專利，其中，重要的專利權利人包括清大、北大、東北大學、騰訊、華為、小米、中芯、銀江、北京清華科技等，阿里巴巴、百度則尚未發現有拿到機器學習美國專利。
隨著大數據時代的來臨，機器學習人工智慧演算技術的優勢就是可以從巨量資料中找出規律做出預測，進而以更有效率的方式做選擇，像是生產管理、庫存管理、廣告行銷、投資交易、法律服務、電子購物、健康照護、物流管理、客戶服務等，資料顯示，台灣權利人在機器學習領域目前已拿到43件美國專利，但是與專利優勢國家相較，像是美國的2,350件專利、日本的356件專利、德國的126件專利，顯示台灣產學研界在機器學習核心技術的研發投入相對分散，導致機器學習專利布局相對缺乏。
展望未來，建議有意投入機器學習領域的台灣業者，得考慮結合學研單位在機器學習專利能量與技術基礎，來有效縮小與領先業者的落後差距，並集思廣益尋找創新應用缺口，進一步開發出相應的創新技術，布局具發展潛力的新興應用產品與服務，像是家用機器人、智慧客服、智慧管家、虛擬實境、生技醫療、儲能科技、無人機、電動車等。（本文作者為資策會MIC資深產業分析師）
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